P1-14

文系大学生を対象としたデータサイエンス教育のためのリメディアルチェックテストの開発と実施
Development and Implementation of Remedial Examination
for Data Science Education Targeted at Liberal Arts University Students
辻 靖彦*1, 秋葉 広人*2, 芝﨑 順司*1, 松野 由希*3, 村上 玲*3, 矢尾板 俊平*3
Yasuhiko TSUJI *1, Hiroto AKIBA*2, Junji SHIBASAKI *1,Yuki MATSUNO *3, Rei MURAKAMI *3, Shumpei YAOITA *3*1 放送大学教養学部*1 Faculty of Liberal Arts, the Open University of Japan
*2 北里大学保健衛生専門学院*2 Kitasato Junior College of Health and Hygienic Sciences*3 淑徳大学コミュニティ政策学部*3 School of Community Studies, Shukutoku UniversityEmail: tsuji@ouj.ac.jp
あらまし：放送大学で配信中のデータサイエンスのモデルカリキュラム準拠のリテラシー教材を利用した学習が充分に効果を上げるためには，その学習内容を理解するために必要な高等学校卒業レベルの「数学」や「情報」科目で扱う学習内容について修得していることが前提となる．そこで本研究では，基礎学力の把握及びニーズ調査のために，データサイエンス分野のリメディアルチェックテストとアンケートを開発し，文系学部に所属する大学 1 年生 44 名を対象に実施した．その結果，学生の DS に関連する高校数学のリメディアル分野においてつまずきやすい事項が示唆されると共に，学生の科目や DS に関連する単元の受講が一部に留まっている現状，そして DS 関連用語の理解度の実情が示された．
キーワード：データサイエンス，リメディアル教育

表 1 調査項目

1.

はじめに

カテゴリ

我が国では AI 戦略 2019 において，2025 年までに具体的目標として「文理を問わず，全ての大学・高専生（約 50 万人卒/年）が，課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AI を習得」することが定められている．それに呼応する形で現在，放送大学
では BS231ch.とインターネット配信公開講座による，データサイエンスのモデルカリキュラムに準拠したリテラシー教材（以下，DS リテラシー教材）を制作し，配信を行っている（放送大学 2021）．
このような DS リテラシー教材を用いた学習が充分な効果を上げるためには，その学習内容を理解するために必要な高校卒業レベルの「数学」や「情報」科目で扱う学習内容について修得していることが前提となる．しかし，大学生を対象とした調査によると数学の基礎事項を理解出来ていない学生が一定数存在することが指摘されており（日本数学会 2012，
芳沢 2019 など），特に DS リテラシー教材の基礎に当たる「データを読む，説明する，扱う」に関する基礎学力が不十分な学生が多いという結果が出ている．また，学生によっては DS リテラシー教材を利用した授業で扱う内容について，高校までの授業で基礎的内容を充分に学習していない範囲が含まれる．
そこで本研究では，DS リテラシー教材を利用した学習を効果的にすることを最終目的とし，DS リテラシー教材の内容に関連する高等学校以前の学習内容の修得の実態を把握することを研究目的としたリメ
ディアルチェックテストを開発した．そして文系大学生を対象にテストを実施すると共に，DS 能力との調査項目

高校数学の履修状況 履修した高校数学の授業科目，受講した単元，授業の満足度，*1

授業の印象（好き／嫌い），授業への意識（得意／苦手）

小学・中学・高校における情報教育*2
現在の状況
用語理解度チェック

教科「情報」の履修状況，コンピュータを使い始めた時期，情報教育の学習内容，授業の満足度，授業の印象（好き／嫌い），授業への印象（得意／苦手）
コンピュータへの印象*2，DSスキルをどの程度身に付けているか／在学中に身に付けたいと思うか*3
初等中等教育の数学で学習するDS関連用語をどの位，理解しているか*4*1 古川（2017）を参考に作成 *2 河村（2019）を基に作成 *3 竹内・末永（2018）のDSスキル・能力を引用 *4 木村・伊澤（2016）を基に作成

関連性を調べるために高校「数学」及び教科「情報」の履修状況や DS 関連の用語理解度等に関するアンケート調査を行った．

2.

データサイエンスリメディアルチェック
テストの開発テストの開発のために，筆者らは始めに小・中・高等学校の現行の学習指導要領数学編・算数編を基に，DS に関連する用語のリストアップを行い，初等中等教育における DS に関連する内容の確認を行った．その上で問題の学年レベルの難易度を設問単位で把握できるようにするために，数学検定（日本数学検定協会 2021）及び統計検定（統計質保証推進協会 2021）に用いられている DS 関連の問題を基に、
小学 2 年～高校 2 年レベルの全 20 問を作成し，WebClass の LMS 上に実装した．テスト時間は 60 分間と設定し，提示順はランダムとした．

3.

アンケート項目の設計

本アンケートはチェックテストの正答率との関連性や DS スキルへのニーズを調べることを目的としている．調査項目は「高校数学の履修状況」など 4― 27 ―

教育システム情報学会 JSiSE2021
第46回全国大会
2021/9/1-9/3

表 2 単元ごとの受講率科目

数学I(N=44)

単元名

84.1%

2.

形と65.9%

3.

次関数

4.

ータの84.1%析い

1. 場合の数と数学A

2. 整数の性3.

図 1 正答率のヒストグラム（N=43）

66.7%

形の性

58.3%

1. いろいろ式

数学Ⅱ

3. 指数関数・(N=39)

4. 三角関数

2. 数列(N=15)

3. ベクの考えつのカテゴリに分かれている（表 1）．いず
れも DS の基礎学力に与える影響として考えられる項目を，先行研究を基に取り上げた．

4.

数学Ⅲ
(N=6)

度数
度数
度数

76.9%
い17.9%

ス・

66.7%
86.7%

ル

86.7%

4. どの単元を受講したか覚えてい1.

度数

76.9%と数学B

度数

71.8%
数関数

79.5%・

1.

33.3%
79.5%

6. どの単元を受講したか覚えてい図 2 高校数学の履修状況（複数選択，N=44）

い形と方程式

5. 微

18.2%
80.6%

4. どの単元を受講したか覚えてい
2.

位数位
位

52.3%

5. どの単元を受講したか覚えてい(N=36)

中受講

1. 数と式面上の曲と複素数

い面

26.7%
50.0%

2. 極限

50.0%

3. 微

66.7%

4.

66.7%

5. どの単元を受講したか覚えていい

関 数の基付き

33.3%の文系大学生を対象としたテスト及びアンケート調査の実施

4.1 概要私立の A 大学の文系学部に所属する大学 1 年生
102 名を対象に，開発したリメディアルチェックテ
スト及びアンケート調査を実施した．調査期間は2021 年 4 月 16 日〜5 月 18 日である．始めに一度対面環境にてテストの受験方法とアンケートの回答方法について説明し，その後，被験者は期間中に自宅等の任意の場所からインターネット経由で LMS にアクセスして受験や回答を行った．
4.2 結果
本稿では，リメディアルチェックテストの結果とアンケートの基礎集計結果の一部について述べる．
(1)リメディアルチェックテスト
DS リメディアルチェックテストの利用人数は 43名，アンケートの回答数は 42〜44 名であった．テス
トの平均正答率は 53.4%，標準偏差は 0.214 であった．正答率のヒストグラムを図 1 に示す．各問題の正答率を比較した所，日付のカウント，四捨五入と概数，クロス集計表，長文で思考力を問う問題，確率の計算，度数分布表と相対度数，累積相対度数，度数分布表に関する問題において正答率が 2〜27%と低い傾向がみられた．難易度と正答率を比較すると，日付のカウント，四捨五入と概数，クロス集計表の問題はいずれも小学 3 年〜4 年に習得する内容であるにも係わらず正答率は 20％，27％，27％と低い傾向がみられた．
(2)アンケートー高校数学の履修状況
高校数学の履修状況を調査した所，必修である数学Ⅰに加えて，8 割以上の学生が高校時代に数学 Aと数学Ⅱを履修したことが分かった（図 2）．その一方で数学活用を履修した学生はおらず，数学 B は34.1%，数学Ⅲは 13.6%の学生のみの履修に留まっていた．各科目を履修した学生に対して単元別に受講理の有無を聞いた所，の数
数学 A の「場合の数期と確率」は 80.6%と多くの学生が受講したと回答したものの，数学Ⅰのータ「データの分析」はータ
52.3%，数学 B の「確率分布と統計的な推測」は 66.7%と，理解しているる程度理解しているかい
DS に関連する
図 3 DS の用語理解度（N=42）と考えられ る単元において一部の生徒の受講に留まっていることが分かった（表 2）．
(3)アンケートー用語理解度チェック
学習指導要領から抽出した DS に関連する 42 用語に対する理解度の回答結果を示す（図 3）．これより平均値やグラフなど DS の基礎的な事項については一定数以上の学生が理解していることが窺える．しかしその一方で四分位数～四分位偏差の理解度が低く，また，排反，条件付き確率，二項分布など，数学 B の確率統計分野の用語を理解していない学生も多くみられた．

5.

今後の課題

今後，チェックテストの結果とアンケートの回答の関係性や，テストの正答率が高い学生の傾向を探ることで DS のリメディアル教育の在り方を明らかにできると考えられる．また，高校での DS 分野の取り扱われ方の調査分析も併せて行う必要があると考えられる．
参考文献
(1)

(2)
(3)
(4)

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放送大学:“初級レベルの数理・データサイエンス・AI について学べるインターネット配信公開講座のご案内”,
https://www.ouj.ac.jp/hp/special/article/datascience.html （2021）日本数学会: “「大学生数学基本調査」に基づく数学教育への提言”, https://mathsoc.jp/comm/kyoiku/chousa2011/, (2012)
芳沢光雄: “「％」が分からない大学生～日本の数学教育の致命的欠陥～”, 光文社 (2019)古川 徹: “文系学生の統計学の教育の問題点”，山陽論叢，
23 巻 97-112（2017）